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简介：这是一份面向小红书内容运营者与开发者的 OpenClaw 自动化技能包，用于解决账号批量管理、定时发布、内容抓取等重复劳动问题。它通过浏览器调试协议实现自动填写标题正文、上传图片、添加话题标签，还支持多账号隔离、无头模式运行、远程调试连接以及图片防盗链绕过。压缩包共 68 个文件，主体是 46 个 Python 源码文件，另有 6 个说明文档、3 个安装脚本以及配置文本等辅助文件，整体大小仅为 167KB，目录结构清晰，方便按需调用和二次开发。已有 104 人学习下载。技能包内置登录状态十二小时缓存和登录二维码导出，能自动检测登录状态，抓取首页推荐流、搜索笔记详情与评论，支持回复评论、点赞收藏、查看用户主页快照，并将曝光、观看等数据表导出为 CSV，可直接嵌入 OpenClaw 工作流，适合中高级开发者快速搭建小红书自动化运营矩阵。

1. 小红书 Skills：为什么 OpenClaw 需要一套专属内容自动化技能

做小红书运营的朋友找到我，说每天光是想“今天发什么”就能耗掉两小时。我建议他别急着用浏览器插件，先试一套开箱即用的 OpenClaw 小红书技能包。这套名为 Xiaohongshu automation skill for OpenClaw 的资源，拿到的第一眼我就觉得它比普通爬脚本多走了一步——它把热门趋势抓取、AI 初稿生成、人工审核、定时发布串成了同一条流水线。它解决的场景很具体：你想盯住某个关键词的“热度走势”，让 AI 按小红书语气出几版文案，再由你决定发不发。适合人群也很明确：一是自己运营账号但缺选题的内容从业者，二是刚把 OpenClaw 部署起来、想接一个真实业务技能的 AI agent 玩家。接下来我会从技能包目录拆起，讲清每个文件是干什么的、参数怎么调，再把我复现过程中踩过的坑原原本本列出来。

2. 拆包看原理：skill 目录、运行时序与 AI 代劳的边界

2.1 技能包在 OpenClaw 里的加载路径

不管是 OpenClaw 桌面版还是跑在 Docker 里的服务端，技能包的本质都是一组文件放进指定目录。常见做法是把压缩包解压到skills/xiaohongshu下，OpenClaw 通过目录里的SKILL.md识别技能名称、触发词和调用方式。你先别急着改代码，先确认你的 OpenClaw 能找到这个目录。以官方默认配置文件来说，技能根目录通常能在openclaw.yaml里用skill_paths指定，没配过就走安装目录下的skills文件夹。

我一般会在解压后立刻执行一次openclaw skill list看它有没有被加载。如果列表里没有小红书，大概率是SKILL.md里的name字段和目录名不一致，或者 YAML 语法有问题。这里补一名刚接触 OpenClaw 的读者容易忽略的点：技能包不是放进去就生效，很多版本需要重启对应的服务进程，Windows 上用 Companion 的同学尤其要注意右下角托盘是否已经退出。

# 假设你的 OpenClaw 安装在 C:\openclaw cd C:\openclaw\skills # 手动解压后，目录结构应该长这样 tree xiaohongshu-skill

如果tree命令在你的 PowerShell 里不可用，用Get-ChildItem -Recurse也一样。看目录结构只是为了确认文件齐全，真正决定行为的是下面几个文件。

2.2 四个核心文件：SKILL.md、config.yaml、两个 Python 脚本

我把这套技能包拆开看过，真正参与主流程的只有四个文件：SKILL.md负责告诉 AI 什么时候触发、按什么顺序调脚本；config.yaml存关键词、模型、温度这类参数；fetch_trend.py负责把“趋势”拉成本地结构化数据；generate_post.py负责把数据变成小红书风格文案。发布环节则靠一个publish_hook.py在你审核完之后执行，这个我会放到第 5 章细讲。

SKILL.md的内容很简单，本质上是一份给大模型看的操作手册。

# 小红书热门内容技能 - name: xiaohongshu_trending - 触发词: 小红书趋势, 小红书热点, 今天发什么 - 执行步骤: 1. 读取 config.yaml 里的 keywords 和 top_k 2. 运行 python scripts/fetch_trend.py --config config.yaml 3. 把结果整理成 markdown 表格，列出笔记标题、热度分、来源链接 4. 询问用户是否继续生成文案 5. 若确认，运行 python scripts/generate_post.py --brief "用户输入的主题"

这里的关键是第 4 步，它把决策权留在人类手里。很多翻车案例都是让 AI 一条龙跑完，结果发出去的内容带着幻觉数据。我在这个技能包里看到这个设计时挺欣赏的，它默认了你只把 AI 当副驾，不当司机。config.yaml是另一个容易改坏的文件，缩进错一位就会导致 OpenClaw 解析失败。

2.3 运行时序：抓取 → 清洗 → 生成 → 发布，对应一条流水线

技能包真正的骨架是运行时序。按我梳理出来的逻辑，一次完整流程分四段：抓取、清洗、生成、发布。抓取阶段用你配置好的关键词去请求数据源，得到原始内容；清洗阶段把标题里的表情符号、广告词、无效链接去掉；生成阶段让大模型参考清洗后的标题列表，批量产出几版文案；发布阶段在人工确认后调用上传接口。

# 如果你想手动复现这条流水线，可以这样一条条跑 python scripts/fetch_trend.py --config config.yaml --output /tmp/trend.json python scripts/clean_trend.py --input /tmp/trend.json --output /tmp/trend_clean.json python scripts/generate_post.py --input /tmp/trend_clean.json --template templates/notes_prompt.md

不过我注意到这里有个通用问题：很多技能包会把清洗逻辑塞进抓取脚本里，这套小红书 Skills 没有这么干，它把清洗独立出来，这个设计对调试非常友好。参数上你可以只看两个：time_window控制往前回溯多长时间，默认 24 小时；min_heat是热度分阈值，低于这个值的笔记不进入候选池。我第一次跑的时候把min_heat设成 0，结果前五条全是互动量个位数的素人笔记，说明这个阈值不是为了好看，是真能过滤垃圾内容。

3. 从零跑通：WSL 环境、config.yaml 与首次 trending 抓取

3.1 环境准备：让 OpenClaw 能访问 Python 和 Node

跑这套技能包之前，先搞定运行时。很多人在 Windows 下部署完 OpenClaw，发现它调不起 Python，症状是在 OpenClaw 界面里执行技能报错，或者日志提示“无法安全验证”。如果你用的是 WSL 2 作为后端，最直接的办法是在 PowerShell 里执行一句wsl --status，先确认发行版是 running 状态，再确认wsl --list里能看到你想要的 Ubuntu 实例。

这里有一个很容易让人懵的点：OpenClaw 在 Windows 下的执行环境不一定是你当前终端里的环境。它如果跑在 WSL 里，那你必须在 WSL 内部安装 Python，Windows 侧装了没用。反过来，用 OpenClaw Windows Companion 时，它走的是 Windows 原生环境。我建议你整套流程都统一到同一个环境，不要混用，否则你会遇到“技能明明跑起来了，但调不了 requests”这种玄学问题。

# 在 WSL Ubuntu 里确认 python3 和 pip python3 --version pip3 --version # 如果缺少依赖，安装到用户级目录 pip3 install --user requests pyyaml

装完以后用python3 -c "import requests, yaml"验证。注意不要用sudo pip装，很容易把系统 Python 搞乱。你可能会问为什么这里不直接用 Node，因为这套技能包的核心脚本是 Python 写的，Node 只是 OpenClaw 框架本身的运行底座之一，所以先保证 Python 侧干净即可。

3.2 配置 config.yaml：关键词、热度阈值、模型参数怎么做取舍

配置文件是整个技能包最值得花时间的地方。你希望 AI 围绕什么方向产出内容，几乎都由这里决定。默认配置里有两组关键词：一类是选题池关键词，另一类是硬排除词。比如你做 AI 工具类账号，选题池可以写["AI工具", "OpenClaw", "效率软件"]，排除词写["代刷", "兼职", "互粉"]。

keywords: ["AI工具", "OpenClaw", "效率软件"] exclude_keywords: ["代刷", "兼职", "互粉"] time_window: 24h top_k: 15 min_heat: 500 model: name: qwen2.5-3b temperature: 0.7 max_tokens: 800 publish: mode: manual # manual 或 auto interval_minutes: 30

我建议你把top_k从默认的 10 改到 15，因为抓取回来的内容里总有一两条质量不够，留出冗余让后面的筛选有选择空间。min_heat则要看你账号的领域，冷门领域可以低到 300，热门领域低于 1000 基本不值得写。temperature别盲目拉到 0.9，小红书文案需要一点稳定结构，我一般控制在 0.5 到 0.7，太高了容易飘出“震惊体”。如果你是在本机用 Ollama 部署小型模型，name字段改成你拉下来的模型标签即可。

3.3 首次执行：抓取 trending 并看懂输出字段

环境就绪、配置改完后，第一次执行建议不要从 OpenClaw 界面触发，而是直接用命令行跑脚本，这样能最快看到原始输出。在技能包目录下执行：

cd /path/to/xiaohongshu-skill python3 scripts/fetch_trend.py --config config.yaml --output /tmp/trend.json

命令跑完会在/tmp/trend.json生成一个 JSON 数组，里面每个对象大致长这样。注意字段名可能会因你拿到的数据源略有差异，但核心逻辑是一致的。

[ { "title": "用了两周 OpenClaw，我把小红书发文时间省了一半", "heat": 12700, "source": "search", "url": "https://example.com/note/123456", "captured_at": "2025-04-08 10:00:00" } ]

heat是热度分，不是点赞数，它是技能包按点赞、评论、收藏加权算出来的一个估计值。source字段用来区分内容来自搜索页还是推荐流，方便你回头验证。这里要强调一点：fetch_trend.py本身不包含平台破解逻辑，它访问的是你能合法访问的接口或页面，请在使用前确认目标数据源的授权范围。实战里最常见的报错是 403 和 429，403 通常是你没有带有效请求头，429 是你抓太快被限流了，这两个问题我会在下一章展开。

3.4 验证结果：日志、缓存和人工预览模式

第一次跑通之后，别急着接发布。技能包里通常有--preview参数，它的作用是只打印生成的文案，不调用任何发布接口。我习惯不管配置多简单，都先走一遍预览模式。执行后你会看到类似这样的输出：

python3 scripts/generate_post.py --input /tmp/trend_clean.json --template templates/notes_prompt.md --preview

输出里除了文案，还会有一行日志，写明“本次生成基于 N 条笔记，耗时 X 秒”。这个日志是判断数据质量的关键。如果你发现 N 比预想的少很多，多半是清洗阶段把太多内容过滤掉了。此时应该回头检查exclude_keywords，是不是某个排除词误伤了你想要的主题。日志文件默认写在技能包logs/目录下，每次运行都会追加，这个设计很适合排查问题，不用靠肉眼在终端里翻记录。

4. 避坑实录：我在小红书自动化里踩过的五个问题

4.1 提示“无法安全验证”导致技能加载失败

现象：OpenClaw 界面上加载小红书技能时，日志弹出一段“无法安全验证”或者和 sl2 环境相关的报错，技能列表里看不到它。 原因：这台 Windows 机器的 WSL 后端没有正常启动，OpenClaw 尝试调用脚本时找不到可用的执行环境。 解决：在 PowerShell 里执行wsl --status和wsl --list --verbose，确认发行版状态为 running。如果显示 stopped，执行wsl --shutdown再重新打开一个 WSL 窗口，等它完全启动后回到 OpenClaw 重试。顺便提一句，这一步也解决了我在别的技能里遇到的 Node 调用失败问题，算是通用体检项。

4.2 抓取结果里混入大量广告和无关笔记

现象：trend.json里前几名标题全是“xx 免费领取”“xx 内部价”，真正的选题素材沉在下面。 原因：关键词太宽泛，或者没有配置排除词。比如“AI工具”这个词在小红书上的热度有不少来自推广笔记。 解决：在config.yaml里把exclude_keywords加上平台常见推广词，比如“免费领”“内测”“送会员”。再从抓取结果里选十篇干扰笔记，把它们的标题模式提炼成排除正则，填进 skill 的过滤配置里。这个动作会让你的有效候选率从三成提到八成以上。

4.3 模型生成的内容和抓取主题对不上

现象：明明抓的是 OpenClaw 部署相关的笔记，AI 写出来的文案却偏到“AI 绘画工具推荐”去了。 原因：大模型的上下文窗口有限，如果喂进去的标题列表太长，模型会丢失开头几条的信息，或者被中间某条高热度内容带偏。 解决：控制输入规模，top_k别超过 15，同时在生成脚本里把max_tokens设到 800 左右，让模型有足够空间写完整但不至于自由发挥。还可以在提示词模板开头加上一句“严格基于以下笔记标题，不要擅自补充其他主题”，效果立竿见影。

4.4 发布接口调用被限流

现象：手动审核后点发布，前两次成功，第三次开始返回 429 或者直接超时。 原因：连续发布间隔太短，平台对同一账号的写操作频率有严格限制。 解决：把publish.interval_minutes调大到 30 以上，并且每次发布前检查上一次发布是否真正成功。技能包里已经有重试机制，但默认重试次数是 3，高并发场景下建议脚本里加个指数退避，第一次等 60 秒，第二次等 300 秒，第三次直接放弃并通知你。

4.5 小模型输出模板不稳定

现象：本机用 Ollama 部署 qwen2.5-3b 跑生成，同一个输入两次输出，一次结构完整，一次只有三行。 原因：本地小模型对格式指令的遵循能力不如大模型，很容易丢失 markdown 结构。 解决：除了把temperature从 0.7 降到 0.4，还需要在模板里给出示例而不是描述。比如先放一段“参考写法：标题 + emoji + 三行正文 + 四个话题标签”，再放一个真实案例，模型照着学的成功率远超它凭空理解。资源里自带的templates/notes_prompt.md已经内置了这套样例，你只需要把样例换成你自己领域的内容即可。

5. 接入发布链路：hook 脚本、文案模板与定时队列

5.1 hook 机制：生成后自动带图还是等待确认

技能包在生成和发布之间留了一个 hook 位，目的就是把“AI 自动化”和“人类审核”隔开。常见的实现方式是在技能目录下放一个publish_hook.py，OpenClaw 在用户点确认后调用它。你也可以改成自动模式，但我在实际使用中强烈建议保留人工确认位，至少在你账号起步阶段别省这一步。

# publish_hook.py 的核心逻辑示意 import sys import json def main(note: dict): # note 包含 title、content、cover_path 等字段 if not note.get("content"): raise ValueError("内容为空，拒绝发布") if len(note["content"]) < 100: raise ValueError("内容太短，疑似幻觉输出") # 这里调用你自己实现的上传函数 push_to_xiaohongshu(note)

这个脚本最关键的是两处校验：非空校验和长度下限。别觉得这多此一举，我见过太多 AI 生成的文案开头正常、结尾突然断在半句话里，没有这道防线就发出去了。如果你有固定的封面图模板，还可以在 hook 里顺便把封面路径填上，省得每次手工贴图。

5.2 文案模板：让 AI 输出符合小红书语气的结构

小红书文案和公众号文章的语气差异很大，后者可以长段论述，前者要求短句、口语化、有情绪钩子。技能包里配的notes_prompt.md我直接沿用到现在，只改过样例内容。它的核心指令是要求 AI 按“标题 + 正文 3 至 5 段 + 话题标签”的结构输出，每段不超过两行。

你是小红书内容助手，下面是一批热门笔记标题。 请基于这些标题创作一篇新的原创笔记： 写作要求： - 标题不超过 20 个字，必须有吸引力 - 正文第一句直接给结论，不要铺垫 - 每段只讲一个点，段落之间用空行分开 - 结尾带 4 到 6 个话题标签 - 严禁编造数据和用户评价 参考案例： 标题：OpenClaw 部署踩坑记录，Windows 用户看这篇就够了 正文：我折腾了两天终于跑通 OpenClaw，问题出在 WSL 环境没开。 如果你也遇到“无法安全验证”，先执行 wsl --status 查状态。 #OpenClaw #AI工具 #自动化 #技能包

如果你跑的是本地 qwen 这类模型，建议把温度调低以后再叠加这份模板，因为低温度下模型对结构指令的遵循度明显更好。

5.3 多账号与定时发布：cron 和队列

当你要同时维护两三个账号的时候，就不能只靠手动点按钮了。常见做法是给每个账号生成一份独立的config_<account>.yaml，然后用系统 cron 定时跑技能包中的某个 promote 脚本。比如每天上午 9 点抓一次趋势，中午 12 点生成初稿，下午 3 点自动发布审核通过的内容。技能包里的队列逻辑是独立于 OpenClaw 主进程的，所以即使 OpenClaw 界面关掉，定时任务仍然能跑。

# crontab 示例：工作日早上九点抓取趋势 0 9 * * 1-5 cd /path/to/xiaohongshu-skill && python3 scripts/fetch_trend.py \ --config config_work.yaml --output /tmp/trend_work.json >> logs/cron.log 2>&1

cron 的日志一定要重定向到文件，不然你很难排查“为什么没跑”的问题。我通常会把每个账号的输出文件名加上账号后缀，避免多个任务写同一个文件导致内容互相覆盖。参数上要注意time_window不要设太长，跨天数据的参考价值会下降，24 小时已经足够覆盖一天的热点变化。对于频率，我现在的习惯是上午抓取一次、晚上七点补一次，中间不重复请求接口，给平台留足余地。

6. 进阶玩法：用真实反馈回测，给提示词上保险

技能包跑到第六周，我发现一个问题：AI 生成的文案发出去以后，效果好坏基本靠玄学。同一套提示词，上周互动率接近 10%，这周突然掉到 2%。光优化 prompt 很难找到方向，必须把发布数据和提示词版本关联起来。于是我在技能包外面加了一个轻量回测器。

第一步，从小红书创作者中心后台把笔记明细导出成 CSV，只保留标题、发布时间、曝光量、点赞、收藏、评论这几列。第二步，写一个脚本按周聚合，计算每篇笔记的互动率，再把当时使用的提示词模板文件名记录进一个prompt_version.json。第三步，对比不同版本的模板在同样话题下的平均互动率，哪个版本胜出就转正哪个。

import pandas as pd def compare_versions(csv_path): df = pd.read_csv(csv_path) df["interact_rate"] = (df["like"] + df["collect"] + df["comment"]) / df["exposure"] result = df.groupby("prompt_version")["interact_rate"].mean().sort_values() return result

这个脚本虽然简单，但它把 AI 内容优化从“猜”变成了“比”。参数上我给你一个参考值：样本量小于十篇时不要下结论，至少等一周的数据积累够再说。如果你的模型有独立 temperature 配置，也可以把 temperature 当一个因素放进去，不过一次只改一个变量，不然结果没法归因。从那以后，我每次改提示词都会强制自己先跑两遍回测，确认新版本没有拉低互动率才切到主流程。这套习惯也让我少了很多莫名其妙的翻车时刻。小红书自动化这件事，慢就是快，希望帮到你。

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